带有facet_grid和不同拟合函数的geom_smooth

Question

首先，为这个例子道歉，但我找不到更好的数据集来证明问题。希望这足以。说我是试图使变速器的小网格（自动与手动），并从mtcars数据集齿轮数绘出MPG发生位移，像这样：

# Load library 
library(ggplot2) 

# Load data 
data(mtcars) 

# Plot data 
p <- ggplot(mtcars,aes(x = disp, y = mpg)) + geom_point() + facet_grid(gear ~ am) 
p <- p + geom_smooth() 
print(p) 

赋予，

请注意，我已经使用geom_smooth添加了趋势线，并默认使用黄土曲线。我可以使用用户定义的函数而不是黄土曲线，使用nls作为方法，然后陈述公式，这很好。但有可能适合不同的用户指定的每个方面的曲线？例如，左上方的线性回归和右下方的指数衰减。这可能吗？还是我用锤子来驱动螺丝？

EDIT： 一种用于自定义解决方案（即，用户定义的）拟合函数给出here。

Answer 1

下面给出here的建议，一个不可能性的解决方案是：

# Load library 
library(ggplot2) 

# Load data 
data(mtcars) 

# Vector of smoothing methods for each plot panel 
meths <- c("loess","lm","lm","lm","lm","lm","lm") 

# Smoothing function with different behaviour in the different plot panels 
mysmooth <- function(formula,data,...){ 
    meth <- eval(parse(text=meths[unique(data$PANEL)])) 
    x <- match.call() 
    x[[1]] <- meth 
    eval.parent(x) 
} 

# Plot data 
p <- ggplot(mtcars,aes(x = disp, y = mpg)) + geom_point() + facet_grid(gear ~ am) 
p <- p + geom_smooth(method="mysmooth") 
print(p)